Auteur :
Haddad
Hatem,
Mulhem
Philippe
Type : Article
Thème : Indexation
Cet article introduit un nouveau challenge pour la fouille de données qui consiste en la découverte de connaissances dans des collections d’images, appelé également Fouille de Données Images (Image Mining (IM)). Dans le but d’une indexation sémantique des images, nous nous focalisons sur le problème de la découverte de connaissances à partir du contenu des images d’un ensemble d’apprentissage, sous la forme d’associations entre des éléments symboliques (concepts) et des éléments du signal (caractéristiques des images).
Dans ce contexte, ces données, de natures très différentes, doivent être traitées afin d’appliquer les processus de fouilles de données. Nous nous sommes intéressés ici aux différences de dimensionnalité de ces données et à leur influence sur la qualité de l’extraction de connaissances “inter-média” entre les caractéristiques du signal et les symboles. Dans le cadre de ce travail, l’impact des différentes réductions de dimensions liées aux couleurs et aux textures des régions extraites a été étudié.